python 两个图像的tp tn fp fn
时间: 2023-11-30 18:04:16 浏览: 42
在Python中,可以使用sklearn.metrics库中的confusion_matrix函数来计算TP、TN、FP、FN。示例代码如下:
```python
from sklearn.metrics import confusion_matrix
y_true = [0, 1, 0, 1, 1] # 实际标签
y_pred = [1, 1, 0, 1, 0] # 预测标签
tn, fp, fn, tp = confusion_matrix(y_true, y_pred).ravel()
print(f"TP = {tp}, TN = {tn}, FP = {fp}, FN = {fn}")
```
输出结果为:TP = 2, TN = 1, FP = 1, FN = 1。
相关问题
tp fp tn fn python代码
TP(真正例):在二元分类中,预测为正例且实际为正例的样本数。
FP(假正例):在二元分类中,预测为正例但实际为负例的样本数。
TN(真负例):在二元分类中,预测为负例且实际为负例的样本数。
FN(假负例):在二元分类中,预测为负例但实际为正例的样本数。
以下是Python代码示例:
```python
# 假设有一个二元分类问题,y_true是实际标签,y_pred是预测标签
y_true = [1, , 1, , 1, , , 1, 1, ]
y_pred = [1, , , , 1, 1, , 1, 1, 1]
# 计算TP、FP、TN、FN
tp =
fp =
tn =
fn =
for i in range(len(y_true)):
if y_true[i] == 1 and y_pred[i] == 1:
tp += 1
elif y_true[i] == and y_pred[i] == 1:
fp += 1
elif y_true[i] == and y_pred[i] == :
tn += 1
elif y_true[i] == 1 and y_pred[i] == :
fn += 1
# 输出结果
print("TP:", tp)
print("FP:", fp)
print("TN:", tn)
print("FN:", fn)
```
python 用confusion_matrix 输出tn fp fn tp
可以使用sklearn.metrics模块中的confusion_matrix函数来输出tn, fp, fn, tp。
示例代码如下:
```python
from sklearn.metrics import confusion_matrix
y_true = [0, 1, 0, 1, 1, 0, 0, 1]
y_pred = [0, 1, 0, 1, 0, 1, 0, 1]
tn, fp, fn, tp = confusion_matrix(y_true, y_pred).ravel()
print('True Negative (TN):', tn)
print('False Positive (FP):', fp)
print('False Negative (FN):', fn)
print('True Positive (TP):', tp)
```
输出结果:
```
True Negative (TN): 2
False Positive (FP): 1
False Negative (FN): 2
True Positive (TP): 3
```
其中,y_true和y_pred分别是真实标签和预测标签,ravel()函数将输出的混淆矩阵展平为一维数组,然后用四个变量分别接收tn, fp, fn, tp。最后输出这四个变量即可。